ການປະຕິບັດ AI ໃນການປະຕິບັດ: ສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງຍັງຄົງຢູ່

NDO - "AI ຈະດີຂຶ້ນໃນຊຸມປີຕໍ່ໆໄປ, ແຕ່ໃນປັດຈຸບັນ, AI ຍັງມີຂໍ້ຈໍາກັດແລະຍັງໄກຈາກການສ້າງປັນຍາທີ່ແນ່ນອນ, ຍັງບໍ່ເຖິງລະດັບຄວາມສະຫລາດຂອງແມວ," ສາດສະດາຈານ Yann Lecun, ມະຫາວິທະຍາໄລນິວຢອກແລະຜູ້ອໍານວຍ ການວິທະຍາ ສາດປັນຍາທຽມທີ່ Meta, ສະຫະລັດ, ໄດ້ເປີດກອງປະຊຸມສົນທະນາວິທະຍາສາດ "ການປະຕິບັດ AI ໃນການປະຕິບັດ".

ຕອນບ່າຍວັນທີ 4/12, ຢູ່ຫໍປະຊຸມໃຫຍ່ອາເມລິກາ, ກອງປະຊຸມວິທະຍາສາດ “ການປະຕິບັດ AI ໃນການປະຕິບັດ” ໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈເປັນພິເສດຈາກໄວໜຸ່ມຫຼາຍຄົນ. ຢູ່ທີ່ນີ້, ນັກວິທະຍາສາດທຸກຄົນໄດ້ສະແດງຄວາມຄິດເຫັນວ່າ AI ຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການພັດທະນາ, ມີທ່າແຮງຫຼາຍ, ແຕ່ຍັງມີສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍສໍາລັບຫນ່ວຍງານເພື່ອປະຕິບັດ AI ໃນການປະຕິບັດ.

"AI ບໍ່ມີອຳນາດໃນທຸກຂົງເຂດ"

ສາດສະດາຈານ Yann Lecun, ມະຫາວິທະຍາໄລ New York ແລະຜູ້ອໍານວຍການວິທະຍາສາດປັນຍາທຽມທີ່ Meta, ສະຫະລັດອາເມລິກາ, ກ່າວວ່າໃນປັດຈຸບັນພວກເຮົາມີຄວາມຄິດເຫັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນນັບບໍ່ຖ້ວນກ່ຽວກັບ AI, ທັງໃນທາງບວກແລະທາງລົບ. ບາງຄົນກັງວົນວ່າ AI ຈະມາແທນທີ່ພວກມັນ, ແຕ່ຄົນອື່ນເຫັນວ່າລະບົບຄອມພິວເຕີທີ່ມີ AI ດີກວ່າ, ສໍາເລັດການຄິດໄລ່ຫຼາຍລ້ານ, ດີກວ່າມະນຸດ.

ທ່ານກ່າວວ່າ, ໃນຊຸມປີ 60, ຄົນເວົ້າວ່າໃນ 10 ປີ, AI ຈະມາແທນທີ່ມະນຸດ, ແຕ່ມາຮອດປະຈຸບັນ, AI ຍັງຢູ່ໃນໄລຍະພັດທະນາ. ມັນຍັງມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍທີ່ຈະມີທິດທາງໃນການພັດທະນາ AI. "ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າຖ້າມີຫນ່ວຍງານທີ່ສະຫລາດກວ່າພວກເຮົາ, ມັນບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າມັນຈະສະຫລາດກວ່າມະນຸດໃນທຸກຂົງເຂດ. ສໍາລັບ AI ເພື່ອພັດທະນາ, ມະນຸດຕ້ອງສອນທັກສະ," ອາຈານ Yann Lecun ກ່າວ.

ສາດສະດາຈານ Yann Lecun, ມະຫາວິທະຍາໄລ New York ແລະຜູ້ອໍານວຍການວິທະຍາສາດປັນຍາທຽມທີ່ Meta, ສະຫະລັດອາເມລິກາ, ໄດ້ແນະນໍາ AI ທິດທາງ, ໃນນັ້ນທ່ານກ່າວວ່າພວກເຮົາຄວນປະຖິ້ມການຮຽນຮູ້ແບບຈໍາລອງ AI ທົ່ວໄປ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຫຼືການເບິ່ງແຍງແລະເລືອກວິທີການອື່ນໆເພື່ອເຮັດໃຫ້ AI ສະຫລາດກວ່າ.

ການປະຕິບັດ AI ໃນພາກປະຕິບັດ: ສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຍັງຄົງຮູບພາບ 1

ສາດສະດາຈານ Yann Lecun, ມະຫາວິທະຍາໄລນິວຢອກ ແລະຜູ້ອໍານວຍການວິທະຍາສາດປັນຍາທຽມ ທີ່ Meta, ສະຫະລັດ.

ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາຄວນເພີ່ມຄວາມຮູ້ຂອງມະນຸດເຂົ້າໃນປັນຍາປະດິດເພື່ອໃຫ້ເວທີ AI ເປີດ; ຝຶກ AI ໃນອະນາຄົດເພື່ອໃຫ້ສາມາດເວົ້າທຸກພາສາໃນ ໂລກ . ແລະດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາຕ້ອງການແຫຼ່ງເປີດສໍາລັບປັນຍາປະດິດ.

ປີ 2019, ເມື່ອທ່ານ ດຣ ບຸ່ຍຮຸງຫາຍ ກັບຄືນຫວຽດນາມ ຮັບຕຳແໜ່ງເປັນຜູ້ອຳນວຍການໃຫຍ່ VinAI, ທ່ານກ່າວວ່າ, ຄວາມສາມາດບົ່ມຊ້ອນ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງ AI ແມ່ນ 2 ສິ່ງສຳຄັນ.

ດັ່ງນັ້ນ, ພາລະກິດຂອງ VinAI ແມ່ນເພື່ອຂະຫຍາຍການເຂົ້າເຖິງ ແລະຄວາມສາມາດທີ່ເໝາະສົມເພື່ອນໍາເອົາ AI ມາໃຫ້ທຸກຄົນ. "ຈໍາເປັນຕ້ອງມີວິທີການ synchronous ເພື່ອໃຫ້ AI ສາມາດເຂົ້າໃຈທຸກພາສາຂອງໂລກ. ໂດຍສະເພາະ, Chat GPT ເປັນຮູບແບບ open source ມີຄວາມສາມາດທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະເປັນທີ່ນິຍົມເນື່ອງຈາກວ່າມັນແລ່ນຢູ່ໃນຄອມພິວເຕີແລະບໍ່ມີຂະຫນາດໃຫຍ່ເກີນໄປ," ດຣ Hai ແບ່ງປັນ.

ການນໍາໃຊ້ທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງປັນຍາປອມໃນການດູແລສຸຂະພາບ

ສາດສະດາຈານ Do Ngoc Minh, ມະຫາວິທະຍາໄລ Illinois ຢູ່ Urbana-Champaign (UIUC, ອາເມລິກາ), ມະຫາວິທະຍາໄລ VinUni (ຫວຽດນາມ), ສະມາຊິກສະພາລາງວັນ VinFuture Prize ໃຫ້ຮູ້ວ່າ: ປະຈຸບັນ, ໂຮງຮຽນມີ 50 ປະລິນຍາໂທ ແລະ ປະລິນຍາເອກ 50 ຄົນ, ນັກສຶກສາຈົບປະລິນຍາຕີ 10 ຄົນ ເພື່ອເຮັດການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ດ້ານສຸຂະພາບ ແລະ ໄດ້ຮັບໝາກຜົນທີ່ແນ່ນອນ.

ທ່ານກ່າວວ່າ, ໃນປີ 2022, ມະຫາວິທະຍາໄລ VinUni (VinUni) ແລະ ມະຫາວິທະຍາໄລ Illinois ຢູ່ Urbana-Champaign (UIUC) ໄດ້ເປີດສູນ ສຸຂະພາບ ສະຫຼາດ VinUni-Illinois (VISHC). ໂຄງການດັ່ງກ່າວໄດ້ລວມເອົາສອງຫົວຫນ່ວຍຄົ້ນຄ້ວາການປິ່ນປົວມະເຮັງເພື່ອຊອກຫາການປິ່ນປົວດ້ວຍຢາເຄໂມແລະການປິ່ນປົວການຜ່າຕັດ ... ທີ່ຈໍາກັດການເອົາຈຸລັງ.

ໃນມະເຮັງເຕົ້ານົມ, ການເອົາຕົວຢ່າງຈຸລັງເພື່ອກວດເບິ່ງວ່າຈຸລັງມະເຮັງຈະລ້າງອອກຫຼືບໍ່, ຈະຕ້ອງກິນຫຼາຍຄັ້ງ, ເຮັດໃຫ້ຄົນເຈັບເມື່ອຍແລະເຈັບປວດ. ໃນເວລານີ້, ດ້ວຍການສະຫນັບສະຫນຸນຂອງ AI, ມັນຊ່ວຍສະແກນຕົວຢ່າງຫຼາຍພັນຕົວຢ່າງໄວວາແລະບັນເທົາຄົນເຈັບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ການນຳໃຊ້ AI ໃນທາງປະຕິບັດ: ສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງຍັງຄົງເປັນຮູບທີ 2

ສາດສະດາຈານ Do Ngoc Minh, ມະຫາວິທະຍາໄລ Illinois ຢູ່ Urbana-Champaign (UIUC, ອາເມລິກາ), ມະຫາວິທະຍາໄລ VinUni (ຫວຽດນາມ).

ຕາມນັ້ນແລ້ວ, ທ່ານຢືນຢັນວ່າ, ຫຼາຍຄຳຮ້ອງສະຫມັກພວມຢູ່ໃນໄລຍະຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາ. ມີຫຼັກຖານຫຼາຍຢ່າງທີ່ຈັດພີມມາ 10 ປີກ່ອນຫນ້ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ສາມາດຮັບຮູ້ວັດຖຸໃນເວລາອັນສັ້ນໆດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງຢ່າງແທ້ຈິງ. ທ່ານກ່າວວ່າ, AI ຕ້ອງໄດ້ຮັບການນຳໃຊ້ຢ່າງມີປະສິດທິຜົນກວ່າ, ຕ້ອງດັດແປງສະພາບຕົວຈິງເພື່ອປັບຕົວເຂົ້າກັບເຕັກໂນໂລຊີໃຫ້ແທດຈິງກວ່າ.

ໃນການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນຂະແໜງການຢາ, ສາດສະດາຈານ Do Ngoc Minh ກໍ່ໃຫ້ຮູ້ວ່າ: ຫວຽດນາມ ບໍ່ມີທ່າໄດ້ປຽບຍ້ອນບໍ່ມີບໍລິສັດຢາຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ບໍລິສັດທີ່ມີພື້ນຖານການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາຢາ. ສະນັ້ນ, ຫວຽດນາມບໍ່ໄດ້ບັນລຸເງື່ອນໄຂສຳຄັນເພື່ອໃຫ້ AI ສາມາດເກັບກຳຂໍ້ມູນຈາກພາກສະໜາມ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສາດສະດາຈານ Do Ngoc Minh ກໍ່ຊີ້ອອກບັນດາທ່າໄດ້ປຽບທີ່ ຫວຽດນາມ ມີປະຊາກອນເປັນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ມີເງື່ອນໄຂດ້ານການແພດທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ຖ້າ AI ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເກັບກໍາສະພາບສຸຂະພາບທາງການແພດ, ມັນເປັນພື້ນທີ່ທີ່ສາມາດຂຸດຄົ້ນແລະນໍາໃຊ້ໄດ້.

ທີ່ມາ: https://nhandan.vn/trien-khai-ai-trong-thuc-te-con-nhieu-thach-thuc-post848480.html